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兵工自动化Ordnance Industry Automation 2021-0140(1)・17・doi: 10.7690/bgzdh.2021.01.005网络安全态势感知平台架构设计糜旗(中国航天科技集团第八研究院上海航天动力技术研究所，上海201109)摘要：为提高网络安全防范能力，设计网络安全态势感知平台架构。
详细阐述其架构与功能模块设计，利用大 数据技术将异构日志源数据进行存储、处理，采用数据挖掘、机器学习算法等进行分析、整合，并用可视化技术将 结果呈现给用户。
通过该平台，可建立针对网络未知威胁的动态安全监控与防御体系，避免因网络攻击导致的数据 泄露、信息系统被破坏等安全问题。
关键词：安全态势感知；架构；机器学习中图分类号：TP393.081 文献标志码：ANetwork Security Situation Awareness Platform Architecture DesignMi Qi(Shanghai Space Propulsion Technology Research Institute,No. 8 Academy, CASC, Shanghai 201109, China)Abstract: In order to improve network security prevention capabilities, the network security situation awareness platform architecture is designed. It elaborates its architecture and functional module design, uses big data technology to store and process heterogeneous log source data, uses data mining and machine learning algorithms to analyze and integrate, and uses visualization technology to present the results to users. Through this platform, a dynamic security monitoring and defense system against unknown network threats can be established to avoid security issues such as data leakage and information system destruction caused by network attacks.Keywords: security situational awareness; architecture; machine learning0引言随着互联网技术在我国的快速发展和普及，有组织、有政治目的的网络攻击也明显增多。
网络安全态势感知与大数据分析平台建设在当今数字化时代，网络安全已成为企业、组织乃至国家发展的关键问题。
随着信息技术的飞速发展，网络攻击手段日益复杂多样，传统的安全防护手段已经难以满足需求。
网络安全态势感知与大数据分析平台的建设应运而生，成为保障网络安全的重要手段。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术。
它能够帮助我们全面了解网络的运行状况，及时发现潜在的安全威胁，并采取相应的措施进行防范和应对。
而大数据分析则为网络安全态势感知提供了强大的数据支持和分析能力，通过对海量的网络数据进行挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据背后的安全规律和趋势，从而更加准确地预测和防范网络攻击。
那么，如何建设一个有效的网络安全态势感知与大数据分析平台呢？首先，数据采集是平台建设的基础。
我们需要从网络中的各个节点和设备收集大量的数据，包括网络流量数据、系统日志数据、用户行为数据等。
这些数据来源广泛、格式多样，需要通过统一的数据接口和规范进行采集和整合，以确保数据的准确性和完整性。
在数据采集的过程中，还需要注意数据的合法性和隐私保护。
不能随意采集和使用用户的个人信息，必须遵守相关的法律法规和道德规范。
同时，为了保证数据的质量，还需要对采集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和无效数据，为后续的分析工作提供可靠的数据基础。
其次，数据分析是平台建设的核心。
通过运用大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习、关联分析等，对采集到的数据进行深入挖掘和分析，提取出有价值的信息和知识。
例如，通过分析网络流量数据，可以发现异常的流量模式和潜在的攻击行为；通过分析系统日志数据，可以发现系统的漏洞和异常操作；通过分析用户行为数据，可以发现用户的异常行为和潜在的内部威胁。
在数据分析过程中，需要建立科学合理的分析模型和算法。
这些模型和算法应该能够适应不断变化的网络安全威胁，具有良好的准确性和鲁棒性。
同时，还需要不断优化和改进分析模型和算法，以提高分析的效率和效果。
网络安全态势感知与大数据分析平台在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失和风险。
为了应对这些复杂多变的网络安全威胁，网络安全态势感知与大数据分析平台应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术手段。
它能够帮助我们全面了解网络的运行状况，及时发现潜在的安全威胁，并预测可能的攻击趋势。
而大数据分析则为网络安全态势感知提供了强大的数据支持和分析能力。
通过收集、整合和分析海量的网络数据，我们可以从中挖掘出有价值的信息，发现隐藏的安全隐患和攻击模式。
那么，网络安全态势感知与大数据分析平台究竟是如何工作的呢？首先，它需要通过各种传感器和监测工具，广泛收集网络中的各种数据，包括网络流量、系统日志、用户行为等。
这些数据来源多样，格式各异，因此需要进行数据的清洗和预处理，将其转化为统一的格式，以便后续的分析。
接下来，运用大数据分析技术对这些数据进行深入挖掘。
常见的分析方法包括关联分析、聚类分析、机器学习算法等。
关联分析可以帮助我们发现不同数据之间的关联关系，从而找出可能的攻击线索；聚类分析则能够将相似的数据归为一类，便于识别异常行为；机器学习算法则可以通过对历史数据的学习，建立预测模型，提前预警潜在的安全威胁。
在分析的过程中，平台还需要结合威胁情报。
威胁情报是关于网络威胁的最新信息和知识，包括已知的攻击手法、恶意软件特征、黑客组织活动等。
通过将本地数据与威胁情报进行对比和匹配，能够更准确地识别出网络中的威胁。
一旦发现安全威胁，平台会及时发出警报，并提供详细的威胁报告。
报告中包括威胁的类型、来源、影响范围以及建议的应对措施等。
安全管理人员可以根据这些报告，迅速采取行动，进行安全防护和应急响应，将损失降到最低。
网络安全态势感知与大数据分析平台具有诸多优势。
基于大数据的网络安全态势感知与分析随着全球数字化进程的推进，网络已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
在数字经济时代，大数据已经成为了企业和政府决策的重要依据。
然而，随着数字化进行的同时，网络安全问题也日益严重。
因此，如何在海量数据中快速有效地找到安全隐患，成为数字时代最重要的一环。
基于大数据的网络安全态势感知与分析，便是在这一背景下得以迅速发展的。
一、网络安全态势感知的定义与原理网络安全态势感知是通过对网络数据的采集、整合、分析与挖掘，快速有效地对网络中潜在的安全威胁进行预警和感知的一种技术手段。
它依托大数据处理和人工智能技术，通过对网络海量数据进行深入分析，识别网络安全隐患和威胁，及时提供预警预测，为网络安全管理提供有力的支持和保障。
网络安全态势感知的原理可以概括为：数据采集、数据处理、威胁识别和应急响应。
首先，通过网络数据采集工具，采集网络数据并存储起来。
接着，通过大数据处理技术，对海量网络数据进行处理和分析，以便更好地发现相关信息。
然后，对数据进行威胁识别和安全评估，从而快速发现网络威胁事件。
最后，采取相应的紧急响应措施，以保障网络安全。
二、基于大数据的网络安全态势感知技术大数据的发展给网络安全态势感知带来了革命性的变化。
传统的安全技术往往是基于特定条件的检测和响应，而基于大数据的网络安全态势感知则提供了更全面的视角和更完整的安全态势感知能力。
下面分别介绍在大数据平台上的网络安全态势感知技术：1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是基于大数据平台的网络安全态势感知的核心技术。
数据挖掘技术可以通过挖掘网络数据流量，发现网络漏洞以及对网络攻击进行预警等工作。
通过这种技术，可以快速而准确地发现网络的漏洞和脆点，防止网络攻击的发生。
2. 机器学习技术机器学习是一种用来让计算机自主学习的技术，可应用于各种大数据的分类、预测和模型构建。
在网络安全领域，机器学习技术可以用于对大规模网络攻击样本的训练和分类，提高网络攻击检测的准确度和及时性。
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现随着互联网的普及和信息化的发展，网络安全问题已经成为了我们面临的最大挑战之一。
黑客攻击、网络病毒、勒索软件等安全威胁不断出现，给我们的网络安全带来了极大的风险。
为了提高网络安全防护的能力，我们需要设计和实现一种基于大数据的网络安全态势感知系统。
一、网络安全态势感知系统的必要性网络安全态势感知系统是一种基于大数据和人工智能技术的复杂系统，对于提高网络的安全保护和预警能力具有重要的作用。
网络安全态势感知系统可以通过收集和分析网络流量、日志、操作记录等信息，实现网络安全态势的实时监测和感知，及时发现和定位网络安全威胁，为安全管理者提供全面的安全支持和管理。
在网络安全威胁日益增多的今天，网络安全态势感知系统已经成为企业和组织必备的一种安全管理工具。
二、基于大数据的网络安全态势感知系统的设计和构架1. 数据采集网络安全态势感知系统的核心是数据采集，数据的质量直接关系到系统的准确性和及时性。
在数据采集方面，我们需要收集网络和非网络的数据信息，包括网络流量、日志、操作记录、异常事件等等。
实现数据的自动化收集和纳入系统中，并对数据进行处理和分析，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析通过对收集到的数据进行处理和分析，可以实现网络安全态势的感知和监测。
在数据分析方面，我们需要采用人工智能和机器学习的算法，对数据进行分类、聚类和关联分析，将数据转化为可视化的信息，为安全管理者提供有效的安全信息和决策支持。
3. 安全预警网络安全预警是网络安全态势感知系统的关键功能之一。
通过对数据的分析和监测，可以实现网络安全威胁的实时预警和定位，为安全管理者提供及时的警示信息和行动建议。
在安全预警方面，我们需要采用先进的算法和工具，实现对网络安全威胁的智能预测和预警。
三、基于大数据的网络安全态势感知系统的实现在实现网络安全态势感知系统时，我们需要采用先进的技术和工具，包括云计算、大数据、人工智能等等。
企业网络态势感知平台建设思路及案例浅析随着互联网的快速发展，企业的网络安全面临着越来越复杂和多样化的威胁，要建立一套有效的网络安全态势感知系统显得尤为重要。
企业网络态势感知平台的建设，可以帮助企业实时监控网络安全状况，及时发现和应对网络威胁，保障企业的网络安全。
本文将从企业网络态势感知平台建设的思路出发，结合一个案例进行浅析，希望能够为企业网络安全建设提供一些参考和借鉴。
1. 确定建设目标：企业在建设网络态势感知平台前，首先需要明确建设的目标。
这包括明确提高网络安全防护水平、提升对网络威胁的感知能力、加强网络安全统筹管理等方面的目标。
只有明确了目标，才能有针对性地进行建设。
2. 确定建设范围：企业网络涉及的范围广泛，可能涉及到内部网络、外部网络以及云端网络等多个方面，因此在建设网络态势感知平台之前，需要确定建设的范围和重点方向，并充分考虑到企业的实际情况，避免盲目建设和资源浪费。
3. 选择适当技术方案：企业在建设网络态势感知平台时，需要根据自身的实际需求和现有的技术水平，选择合适的技术方案。
这包括网络安全设备的选型、安全策略的制定、安全监控系统的部署等方面。
4. 强化日志管理和分析：企业网络态势感知平台的建设需要重点强调日志管理和分析。
通过对网络设备的日志进行收集、存储和分析，可以更好地感知网络安全状况，及时发现安全事件和威胁，保障网络安全。
5. 加强威胁情报分享：企业在建设网络态势感知平台的还需要加强对外部威胁情报的获取和分享。
通过与网络安全厂商、安全组织、政府部门等建立合作关系，获取最新的威胁情报，及时了解最新的网络威胁，提高网络安全感知能力。
6. 完善告警和应急响应机制：建设网络态势感知平台的过程中，企业需要充分考虑到网络安全事件的告警和应急响应机制。
通过建立完善的告警系统和应急响应流程，可以快速响应和处理网络安全事件，减少安全事故带来的损失。
某大型互联网企业在网络安全建设方面具有丰富的实践经验，其网络态势感知平台建设实践值得借鉴和学习。
概述本文档旨在提供一种有效的态势感知建设方案，帮助组织全面了解其网络安全状态，及时发现和应对潜在的威胁事件。
通过采用先进的技术和有效的工作流程，可以大大提高网络安全防御能力，保护组织的核心资产和敏感数据。
背景随着数字化时代的到来，组织在面临越来越多的网络安全威胁时变得更加脆弱。
传统的防火墙和入侵检测系统已经不能满足日益复杂的威胁环境。
为了及时做出反应并保持对网络的可见性，建立一个强大的态势感知系统变得至关重要。
方案1. 系统架构构建一个强大和高效的态势感知系统需要以下组件：a. 数据采集器数据采集器负责从各个源头收集关键数据，包括网络流量数据、日志数据、攻击数据等。
采集设备可以是网络流量监测器、入侵检测系统、日志管理器等。
这些设备应该能够快速、准确地收集数据，并将其发送到下一阶段进行处理。
b. 数据处理和存储收集到的数据需要进行处理和存储，以便后续的分析。
这可以通过建立一个集中式的数据处理平台来完成，该平台可以处理大量的数据，并将其存储在合适的位置，如分布式数据库或云存储服务中。
c. 数据分析和挖掘通过对收集到的数据进行分析和挖掘，可以提取有用的信息并发现潜在的威胁。
数据分析和挖掘可以使用各种技术和算法，如机器学习、行为分析等。
通过这些技术，可以建立起一个复杂的网络安全画像，包括威胁情报、异常行为、恶意软件等。
d. 可视化和报告将分析结果以可视化的方式展示给用户是非常重要的，这样可以帮助用户更好地理解和解读数据。
报告可以包括实时的安全状况、威胁事件的分析、修复建议等。
通过直观的图表和报表，用户可以快速了解网络安全的整体状况。
2. 工作流程在建立态势感知系统之前，应该定义一个清晰的工作流程，以确保所有的环节都得到有效的执行。
a. 数据采集数据采集是整个系统的基础，应该确保采集设备的准确性和可靠性。
可以采用以下措施来保证数据的准确性：•定期维护和更新采集设备，确保其正常运行；•设置正确的过滤和分类规则，以排除无用的数据；•实施监控和告警机制，及时发现采集问题。
SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯大数据技术的网络安全态势感知平台分析王艳(国家计算机网络与信息安全管理中心内蒙古分中心内蒙古呼和浩特010020)摘要：该文结合网络安全的相关需求，对大数据技术的网络安全态势及感知平台进行研究，首先简单对大数据技术的网络安全态势进行阐述，然后再结合实际对网络安全态势感知平台进行分析。
明确大数据技术的网络安全态势感知平台的基本情况，确保该平台可以为网络安全提供帮助，从而全面提升网络的安全水平，降低网络安全问题所带来的风险。
关键词：大数据技术网络安全态势感知平台中图分类号：TP311.1文献标识码：A文章编号：1672-3791(2022)09(a)-0030-03大数据时代的到来，极大程度地推动了网络技术的发展。
但是目前，网络安全问题依然十分严峻，网络容易受到各类攻击的干扰，而这些攻击的手段日益变得多样化和丰富化。
基于此，该文对大数据技术的网络安全态势感知平台进行研究，简单分析平台架构，再对感知平台的相应设计进行分析，旨在发挥平台的作用，提高网络的安全系数，降低安全隐患对网络的影响，满足用户对网络的正常使用需求。
1网络安全的危害分析1.1大数据技术的网络安全隐患研究1.1.1数据信息的内容安全隐患数据信息是网络正常使用的基础，但是数据信息存在包括泄露和破坏两方面隐患。
泄露是指未经合法用户的授权，就被其他用户获取并使用，这样的泄露风险如果涉及个人的重要信息，就容易造成严重的经济损失，甚至是精神损失[1]。
1.1.2数据信息传播的安全隐患网络使用中，信息传递是一项重要的工作，比如：某些企业为了提高效率，使用网络进行信息传递，但是在网络的使用中，却存在数据信息的安全隐患。
数据信息在正常的传播过程中，容易受到外界病毒、黑客攻击等影响，造成数据信息丢失的问题，这样的问题就容易给企业带来严重的经济损失。
1.1.3数据安全的隐患数据信息是诸多有用信息的集合，例如：企业将具有利用价值的数据信息进行存储，再定期对数据进行利用。
企业网络安全态势感知平台的建设与实践一、引言随着信息化和互联网技术的快速发展，企业内部网络系统将面临越来越多的网络安全威胁。
因此，建立一个高效的企业网络安全态势感知平台变得至关重要。
本报告旨在探讨，介绍其背景和重要性，并分析关键技术和实施步骤。
二、背景和重要性（1）背景随着信息化程度的提高，企业内部网络系统不断扩张，涉及到的信息和数据也越来越多。
同时，网络威胁和攻击的复杂性也在不断增加。
传统的防御手段和安全设备已经无法满足企业安全需求，企业需要一种更加智能、动态的安全防护方案。
（2）重要性企业网络安全态势感知平台能够实现对网络全方位的监测和感知，及时发现并应对威胁和攻击。
它能够提供全面的安全态势分析，帮助企业识别和分析网络安全事件，制定相应的安全策略和应急预案。
同时，平台还能够提供实时的安全警报和风险评估，助力企业建立持续的安全防护机制。
三、关键技术（1）网络监测技术网络监测技术是企业网络安全态势感知平台的核心技术之一。
它通过对网络流量、日志、设备状态等信息的采集和分析，实现对网络安全状态的实时监测和感知。
（2）威胁情报技术威胁情报技术是企业网络安全态势感知平台的重要组成部分。
它通过收集、分析和利用来自内部和外部的安全威胁情报，对网络威胁进行预警和分析，帮助企业及时应对风险。
（3）数据分析技术数据分析技术在企业网络安全态势感知平台中扮演着关键的角色。
通过对海量的网络安全数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏的安全威胁和异常行为，提供对应的安全建议和指导。
四、实施步骤（1）需求分析在建设企业网络安全态势感知平台之前，首先需要进行需求分析。
这包括确定平台的功能和性能要求，制定合理的安全策略和目标。
（2）系统设计根据需求分析的结果，进行系统设计。
这包括系统架构设计、数据流程设计、硬件设备选择等。
（3）平台实施在平台实施阶段，需要进行系统部署、数据采集和分析模块的开发等工作。
同时，要进行系统的测试和评估，确保平台的可靠性和稳定性。
移动网络安全态势感知平台搭建移动互联网的高速发展使得移动网络安全问题日益凸显，各种网络攻击层出不穷。
为了有效应对这些威胁，构建一个可靠的移动网络安全态势感知平台显得尤为重要。
该平台能够实时监测、分析和预测网络安全态势，提供有效的安全决策支持，便于及时响应和处置网络攻击事件。
本文将介绍移动网络安全态势感知平台的搭建步骤和相关技术。
一、平台概述移动网络安全态势感知平台是基于大数据和人工智能技术的综合性安全监测和分析平台。
其主要功能包括实时数据采集、数据处理与分析、安全态势呈现和漏洞预警等。
这样的平台能够全面感知移动网络的安全状况，及时发现和响应潜在的威胁。
二、平台架构移动网络安全态势感知平台的基本架构由数据采集模块、数据处理与分析模块、安全态势呈现模块和漏洞预警模块等组成。
1. 数据采集模块数据采集模块是平台的基础，主要负责采集移动网络的各种数据信息，包括网络流量、设备日志、安全事件等。
常用的数据采集手段有主动扫描、被动监测和日志收集等，可以通过网络抓包技术、传感器设备等来获取必要的数据。
2. 数据处理与分析模块数据处理与分析模块是平台的核心，通过对采集的数据进行清洗、过滤和聚合，进而提取出有价值的信息。
这一模块可以利用机器学习、数据挖掘等技术，实现对网络异常行为、漏洞攻击等的检测和分析。
3. 安全态势呈现模块安全态势呈现模块将分析得到的信息进行可视化展示，以直观形式呈现移动网络的安全态势。
这一模块通常包括安全态势图、威胁地图、攻击者行为分析等，便于安全人员及时掌握整个网络的安全情况。
4. 漏洞预警模块漏洞预警模块通过对网络中的漏洞进行监测与分析，及时发现可能存在的安全威胁并提供预警信息。
这一模块可以结合常见漏洞库、威胁情报等数据进行实时比对，以提供更准确的漏洞预警。
三、技术支持搭建移动网络安全态势感知平台需要借助多种技术支持。
1. 大数据技术大数据技术能够帮助平台处理和分析海量的网络数据，为安全决策提供数据支持。
态势感知实施方案模板一、背景介绍态势感知是指对一个组织或系统的安全态势进行全面感知、分析和评估的过程。
随着信息化技术的发展，网络安全威胁日益复杂，传统的安全防护手段已经无法满足现代安全需求。
因此，实施态势感知对于提高组织的安全水平、减少安全风险具有重要意义。
二、目标设定根据组织实际情况，设定以下实施态势感知的目标：1. 实时监测网络威胁，发现并分析网络攻击；2. 全面评估安全风险，及时发现潜在威胁；3. 构建安全防护体系，提高整体安全水平；4. 降低安全事故发生率，减少经济损失。
三、实施步骤根据目标设定，制定以下实施步骤：1. 建立安全监测系统：安装入侵检测、漏洞扫描、网络流量分析等工具，实时监测网络威胁；2. 收集安全数据：收集网络设备、服务器、终端等安全数据，建立安全数据仓库；3. 数据分析与挖掘：对收集到的安全数据进行深入分析，发现潜在威胁；4. 安全风险评估：根据分析结果，对组织的安全风险进行评估，制定相应的防范措施；5. 安全防护体系构建：根据评估结果，构建安全防护体系，包括安全策略、安全技术、安全人员等方面；6. 持续优化与监测：定期对安全防护体系进行优化与监测，确保安全态势的稳定。
四、技术手段根据实际情况，选择以下技术手段：1. 入侵检测系统：通过分析网络流量、系统日志等数据，发现异常行为和攻击行为；2. 漏洞扫描工具：对网络设备、服务器、终端等系统进行漏洞扫描，发现潜在威胁；3. 人工智能技术：利用人工智能技术对海量安全数据进行深度分析，提高分析效率；4. 安全审计工具：对关键系统、关键业务进行安全审计，确保合规性；5. 安全人员培训：定期组织安全人员培训，提高安全人员的技能水平。
五、资源安排根据实施需求，安排以下资源：1. 人财物资源：确定所需的人员数量和技能要求，确保招聘到合适的人员；根据实施计划合理安排资金，确保有足够的经费支持；2. 时间资源：制定详细的实施时间表，确保按计划完成各个阶段的实施任务；3. 场地资源：确定实施所需场地，确保实施顺利进行。
网络安全态势感知与大数据分析平台在当今数字化高速发展的时代，网络安全已成为企业、政府乃至个人生活中至关重要的一环。
网络攻击手段日益复杂多变，传统的安全防护手段往往难以应对。
在此背景下，网络安全态势感知与大数据分析平台应运而生，成为保障网络安全的新利器。
网络安全态势感知，简单来说，就是对网络安全状态的全面了解和洞察。
它不仅仅是监测网络中的各种活动和事件，更重要的是能够对这些信息进行整合、分析和评估，从而得出网络安全的整体态势。
就好像我们通过观察天气的各种要素，如温度、湿度、风速等，来预测天气的变化趋势一样，网络安全态势感知也是通过收集和分析网络中的各种数据，来预测潜在的安全威胁和风险。
大数据分析在网络安全态势感知中发挥着关键作用。
如今的网络环境中，数据量呈爆炸式增长，包括网络流量数据、系统日志、用户行为数据等等。
这些海量的数据中蕴含着丰富的信息，但如果没有有效的分析手段，它们就只是一堆杂乱无章的数字。
大数据分析技术能够从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助我们发现隐藏在其中的安全威胁。
比如说，通过对用户登录行为的大数据分析，如果发现某个用户在异常的时间、地点或使用异常的设备进行登录，就可能预示着存在账号被盗用的风险。
再比如，对网络流量数据的分析，如果发现某段时间内流量突然出现异常的峰值或低谷，可能意味着存在网络攻击或系统故障。
一个有效的网络安全态势感知与大数据分析平台通常具备以下几个重要的功能模块。
首先是数据采集模块。
这个模块就像是平台的“触角”，负责从各种来源收集数据。
这些来源可能包括网络设备、服务器、应用程序、安全设备等等。
采集到的数据类型也是多种多样的，有结构化数据，如数据库中的记录；也有非结构化数据，如文本日志、图像等。
数据采集的全面性和准确性直接影响到后续的分析和态势感知的效果。
接下来是数据存储与管理模块。
采集到的海量数据需要有一个强大的存储和管理系统来支持。
这个系统不仅要能够高效地存储数据，还要能够快速地检索和访问数据。
网络安全态势感知建设方案XXXX网络技术有限公司目录1 项目背景 (4)2 项目建设的必要性及目标 (5)2.1现状及存在问题 (5)2.2建设目标 (6)3 系统概述 (7)3.1系统简介 (7)3.2系统架构 (9)3.3系统组成 (9)3.3.1 态势感知分析中心 (10)3.3.2 态势感知显示管理中心 (10)3.3.3 数据存储中心 (10)3.4项目部署 (11)4 系统功能 (12)4.1门户P ORTAL (12)4.2安全对象管理 (12)4.3采集管理 (13)4.4级联管理 (13)4.5数据管理 (13)4.6过滤合并管理 (14)4.7感知策略管理 (14)4.8任务调度管理 (14)4.9感知系统告警管理 (15)4.10用户管理 (15)4.11系统管理 (16)4.12报表管理 (16)4.13自身安全保障 (16)5 功能特色 (18)5.1特色的分布式、跨平台组件架构 (18)5.2灵活、强大的信息采集能力 (18)5.3个性化的关联分析建模技术 (19)6 配置清单 (20)7 部分界面展示 (21)1项目背景随着公司IT业务的迅速发展，规模越来越庞大，多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加，网络病毒、Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大，网络攻击行为向着分布化、规模化、复杂化等趋势发展，仅仅依靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一的网络安全防护技术，已不能满足网络安全的需求，迫切需要新的技术，及时发现网络中的异常事件，实时掌握网络安全状况，将之前很多时候亡羊补牢的事中、事后处理，转向事前自动评估预测，降低网络安全风险，提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素，从整体上动态反映网络安全状况，并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。
大数据技术特有的海量存储、并行计算、高效查询等特点，为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇，借助大数据分析，对成千上万的网络行为、攻击等信息进行自动分析处理与深度挖掘，对网络的安全状态进行分析评价，感知网络中的异常事件与整体安全态势。
浅谈网络安全态势感知技术架构及建设思路发布时间：2022-04-26T11:59:11.399Z 来源：《中国科技信息》2022年1月第1期作者：毛凯[导读] 信息化建设速度的加快毛凯联通数字科技有限公司四川省分公司 610000 四川成都摘要：信息化建设速度的加快，在为社会生产生活带来巨大便利的同时，也需要面临更大的挑战，尤其是在云计算、大数据技术的应用环境下，各项业务以及用户需要承受的网络攻击更多，如果不能够提供可靠的安全预防措施，势必会造成重大的经济损失。
从目前网络安全形势出发，构建更加全面完善的安全态势感知平台，能有效应对各种网络安全威胁，提高用户操作安全性。
鉴于此，本文将针对网络安全态势感知技术的架构与建设思路展开更为深入的探讨，仅供相关人士参考。
关键词：网络安全态势感知技术；架构与建设前言：面对越来越复杂的网络环境，基于大数据技术，不仅可以实现对数据的高效率、高质量传输，同时还可以基于其来对网络安全态势感知平台做进一步的完善，更好的来发现网络环境中存在的各种安全威胁，为安全防范决策的制定提供支持与保障。
网络安全态势感知已经成为新的研究方向，并且已成为提高安全防范的一种有效手段。
1网络安全态势感知简单来讲网络安全态势感知即，实时获取网络安全设备的告警信息以及其他信息，通过对安全数据的融合分析，掌握目前网络实际运行的状态，发现并识别存在的会造成态势变化的各项因素，以及预测态势的发展，为安全防范决策的制定提供可靠支持。
在信息网络技术不断更新优化的情况下，现在已经进入到了大数据时代，对各类数据的开发利用率得到了更大程度上的提升，以便于更好的来满足用户的使用需求。
但同时网络环境也更为复杂，用户信息的安全性受到了更大的威胁，即便是采取了多种防护技术，依然不可避免的会受到来自外界的攻击，造成不可避免的经济损失。
通过网络安全态势感知平台可以对网络内所有的安全设备、网络设备、主机以及应用进行集中的监控与管理，基于大数据分布式存储架构，对网络环境中各种设备与应用的安全信息进行可靠收集，同时做更进一步的处理，作为平台异常检测以及交互分析的重要依据，更大程度上来实现对网络安全风险的预测和应对，提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知体系的设计与实现随着各类互联网应用愈发普及和发展，网络安全问题也日益显著，给人们的生活和企业运营带来了很大的威胁。
而要解决网络安全问题，首先就需要建立起一种有效的“网络安全态势感知体系”，来全面感知网络恶意事件，并能及时报警、预警和处置，实现对网络安全的全面保护。
一、网络安全态势感知体系的概念和发展网络安全态势感知体系，是指依据网络环境中的信息、实时数据等关键指标和数据流量等，进行综合分析和处理，并对“黑客攻击”、“病毒入侵”、“非法交易”等各类网络恶意事件进行感知、预警和处置的一套完整系统。
它既需要有高级别的安全机制来保障数据安全和系统的良性运行，也需要有高效的算法和技术来分析、判断和预防各类网络攻击的发生。
目前，网络安全态势感知体系已成为网络安全问题治理的重要手段，它的发展主要包括以下四个阶段：1、起步阶段：在互联网初期，网络总体规模相对较小，安全问题主要来自于网络协议和服务器软件安全等方面。
此时的网络安全态势感知体系还比较单一，主要集中于口令错误、系统漏洞等个别情况。
2、增强阶段：随着互联网规模的扩大，网络安全问题越来越复杂，网络安全态势感知体系也逐渐趋向于综合化、智能化和实时化。
此时的网络安全态势感知体系，已经能够通过评估网络的各种异常数据，进行风险评估和态势分析，更加灵活、可靠、高效以及易于定制。
3、多元阶段：随着各种安全威胁类型的不断增加，网络安全态势感知体系也不仅仅局限于目前已知的安全攻击手段，而是开发各种多元化的攻击方式。
此时的网络安全态势感知体系，能够利用各种特定的算法来提高效率、精确性和动态特性。
4、推广阶段：当前，网络安全问题已经成为全球性的难题，各个国家、组织和企业都在不断加大网络安全力度，致力于推广网络安全态势感知体系，用更加专业、更加便捷的方式来维护网络安全。
二、网络安全态势感知体系的设计和实现原则1、制定全面的安全策略：制定全面的网络安全策略，从审计、加密、认证、访问控制等多方面着手，制定一个详细的计划，以保障系统的稳健性、可持续性和灵活性。
基础电信企业网络安全态势感知系统建设指南网络安全态势感知系统对网络中的网络流量、网络设备、安全设备以及主机日志进行信息收集，通过统计分析和数据挖掘等方法，对网络中的安全态势进行感知和告警。
网络安全态势感知系统可提升应对安全风险的能力，为保障基础电信企业网络安全，制定本指南。
本指南可应用于网络安全态势感知系统的设计、开发及考核。
1 网络安全态势感知系统功能要求1.1 数据管理要求1.1.1 数据采集1.1.1.1 采集能力a)具有采集基础电信企业IT资产日志的能力，采集范围应仅包含场景需求所需要的特定IT资产日志；b)具有接收外部文档、流量等数据导入的能力；c)具备基于不同采集策略，实现对采集源、规则、输出目标等方面的管理能力。
1.1.1.2 采集方式a)具备主动和被动两种采集方式；b)主动采集：支持采集节点通过Ftp/Sftp、Kafka、file、JDBC/ODBC等协议主动采集数据；c)被动采集：支持采集节点通过Syslog等协议被动接收数据。
1.1.1.3 数据源类型a)支持对不同类型数据源的采集，并对数据源进行增加、删除和修改等管理；b)日志数据的类型应包括但不限于以下几种：主机日志、网络设备日志、安全设备日志等；c)外部导入数据的类型可包括但不限于以下一种或多种：漏洞库、恶意IP库、恶意域名库、文件HASH库、流量。
1.1.2 数据处理1.1.2.1 元数据模型a)安全事件元数据信息应包含事件特征、事件来源、事件等级、发现时间等；b)安全事件元数据信息应包含可以手动确认安全事件有效性状态标记属性，状态应至少包含：未确认，已确认。
1.1.2.2 数据预处理数据处理预处理应对采集到的数据进行标准化、归并去重等处理。
1.1.2.3 数据挖掘a)可通过数据挖掘技术对不同类型的数据进行模型化分析；b)支持包括但不限于聚类分析、关联分析、决策树分析、回归分析等常用分析算法。
1.1.2.4 数据搜索a)具备对已采集的日志数据进行快速检索的能力；b)支持一种或多种关键字的组合查询检索方法；c)具备对搜索结果进行表格展示和分类统计，具备结果可视化能力；d)具备多个筛选条件输入的数据检索能力；e)具备数据检索条件保存、最近查询条件自动记录的能力。
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。
1.1网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。
日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。
该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。
战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。
1.1.1安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。
安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。
第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。
第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。
第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。
第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
1、安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点安全性与可用性的监测，及时发现漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、众测漏洞和访问异常等安全事件。
2、DDOS攻击数据监测：在云端实现对DDoS攻击的监测与发现，对云端的DNS请求数据、网络连接数、Netflow数据、UDP数据、Botnet活动数据进行采集并分析，同时将分析结果实时推送给本地的大数据平台数据专用存储引擎；目前云监控中心拥有全国30多个省的流量监控资源，可以快速获取互联网上DDoS攻击的异常流量信息，利用互联网厂商的云监控资源，结合本地运营商抽样采集的数据，才能快速有效发现DDoS 攻击，同时对攻击进行追踪并溯源。
3、僵木蠕毒数据监测：通过云端下发本地数据，结合流量数据进行分析，快速发现本省／市感染“僵木蠕毒”的数据。
僵木蠕毒监测主要来自两种方面：一是360云端僵木蠕毒平台对国终端的僵木蠕毒感染信息进行采集，如果命中本省／市终端僵木蠕毒感染数据，通过对IP地址/围筛选的方式，筛选出属于本省／市的数据，利用加密数据通道推送到态势感知平台；二是对本地城域网流量抽样和重点单位全流量进行检测，将流量数据进行报文重组、分片重组和文件还原等操作后，传送到流检测引擎和文件检测引擎，通过流特征库、静态文件特征检测、启发式检测和人工智能检测方式及时的发现重点保护单位的僵木蠕毒事件4、高级威胁数据监测：安全监测子系统需要结合全部的网络流量日志和威胁情报继续持续性的攻击追踪分析。
云端IOC威胁情报覆盖攻击者使用的域名、IP、URL、MD5等一系列网络基础设施或攻击武器信息，同时威胁情报中还包含了通过互联网大数据分析得到的APT攻击组织的相关背景信息，这对于APT攻击监测将提供至关重要的作用。
1.1.2态势感知子系统态势感知系统基于多源数据支持安全威胁监测以及安全威胁突出情况的分析展示。
综合利用各种获取的大数据，利用大数据技术进行分析挖掘，实时掌握网络攻击对手情况、攻击手段、攻击目标、攻击结果以及网络自身存在的隐患、问题、风险等情况，对比历史数据，形成趋势性、合理性判断，为通报预警提供重要支撑。
该模块支持对网络空间安全态势进行全方位、多层次、多角度、细粒度感知，包括但不限于对重点行业、重点单位、重点，重要信息系统、网络基础设施等保护对象的态势进行感知。
态势感知子系统分为两部分：态势分析和态势呈现态势分析：针对重保单位、数据采集分析，通过安全监测子系统对DDos攻击监测、高级威胁攻击检测与APT攻击检测、僵木蠕毒检测、IDS检测等功能，通过恶意代码检测、异常流量分析、威胁分析等技术进行宏观分析后，以监管单位为视角，对本项目监管围下的单位安全状态进行监测。
并且根据系统置的风险评估算法给出当前被监管单位的整体安全评估。
态势呈现：通过城市安全指数、区域安全指数、单位安全指数、威胁来源、攻击分析、威胁同比、威胁环比、告警详细等呈现整体安全态势。
1.1.3通报预警子系统通报预警根据威胁感知、安全监测、追踪溯源、情报信息、侦查打击等模块获取的态势、趋势、攻击、威胁、风险、隐患、问题等情况，利用通报预警模块汇总、分析、研判，并及时将情况上报、通报、下达，进行预警及快速处置。
可采用特定对象安全评估通报、定期综合通报、突发事件通报、专项通报等方式进行通报。
1.1.4等保管理子系统等保管理模块针对全省信息安全等级保护建设工作进行监管，通过等保信息系统管理、等保管理工作处置、等保检查任务管理、等保系统资产管理、等保安全事件管理和等保综合分析报表对列管单位及其重要信息系统相关的备案信息、测评信息、整改信息和检查信息等业务数据进行管理。
1.1.5追踪溯源子系统追踪溯源子系统在发生网络攻击案（事）件或有线索情况下，对攻击对手、其使用的攻击手段、攻击途径、攻击资源、攻击位置、攻击后果等进行追踪溯源和拓展分析，为侦查打击、安全防提供支撑。
追踪溯源子系统针对高级威胁攻击、DDoS攻击、钓鱼攻击、木马病毒等恶意行为通过云端数据进行关联分析、拓展扩线，进行事件溯源，为案件侦破提供技术、数据的支撑。
通过关联分析、同源分析、机器学习等技术手段对互联网端的海量数据（典型如：Whois数据、恶意软件样本MD5、DNS数据、访问数据等）进行数据梳理与数据挖掘，扩充互联网的恶意行为线索信息，还原出本次恶意行为大体的原貌，并可以通过恶意网络行为的一个线索扩展发现出更多的诸如攻击所用的网络资源，攻击者信息，受害人信息等线索。
具备根据源ip、源端口、宿ip、宿端口、传输层协议等条件搜集数据，具备联通日志、dns解析数据以及网络安全事件日志的关联挖掘能力等。
1.1.6威胁情报子系统威胁情报子系统通过采集360云端获取APT及高级威胁事件分析、黑产事件分析、影响围较广的关键漏洞分析等威胁情报信息，将其中抽取出来的攻击手法分析、攻击组织分析、攻击资源分析等信息，利用通报处置核心组件接口，向本地其他核心组件及有关部门进行情报报送。
利用情报数据确定和处置安全事件后情报信息核心组件提供情报处置审计追踪的功能，对基于情报处置的安全事件进行处置流程、处置结果、处置经验等信息进行审计追踪并归档，便于后续安全事件的分析处置，提高安全事件处置工作效率。
1.1.7指挥调度子系统指挥调度模块主要用于在重要会议或重大活动期间，加强网络安保人员调度，全方位全天候掌握我省与活动相关的单位、系统和安全状况，及时通报预警网络安全隐患，高效处置网络安全案事件。
协同多家技术支撑单位、互联网安全厂商、网络安全专家以及其他职能部门保障整个过程的网络安全和数据安全，实现网络安全的态势感知、监测预警、指挥调度、通知通告、应急处置及协同技术支持等能力，对网络安全威胁、风险、隐患、突发事件、攻击等进行通报预警，对重点保护对象进行全要素数据采集，重点保护，并进行全要素显示和展示，实现重保期间全方位全天候的指挥调度能力。
1.1.8侦查调查子系统侦查调查核心组件主要涉及网络案事件的处置工作，在案事件发生后，办案民警利用该功能模块进行调查、取证，查找攻击来源、攻击手段以及攻击者等基本情况，形成案件线索，有必要时可以提供给网综平台，协助网络案情的侦查打击。
同时提供案事件处置状态的跟踪与沟通，实现对案事件的闭环业务处理。
1.1.9应急处置子系统应急处置根据安全监测发现的网络攻击、重大安全隐患等情况及相关部门通报的情况，下达网络安全事件快速处置指令。
指令接收部门按照处置要求和规进行事件处置，及时消除影响和危害，开展现场勘察，固定证据，快速恢复。
对事件处置情况、现场勘察情况以及证据等方面情况及时建档、归档并入库。
1.1.10移动APP提供手机APP应用功能，用于发布信息安全通报、信息安全通告、等保政法规、风险提示等信息。
通报预警、快速处置等可以通过平台与移动APP相结合的方式进行通报实现。
预警通报可以采用移动APP通知相关负责人。
经过网安专网下发到相关单位，使相关单位能够及时接收并处置，移动APP支持多级组织机构管理，针对公安用户提供网络安全监测和通报数据管理的功能，针对重保单位用户提供通报消息通知和公开预警通报查看功能。
1.1.11运营工作台子系统运营工作台子系统为安服人员提供日常工作的待办提醒以及快捷入口并能体现日常工作的成果，日常工作包括：资产维护、告警分析确认、安全事件深度分析（攻击者、受害者、攻击链）、相关通告的下发、现场检查、应急响应、各类报告的定期生成。
提供日常运营常用工具的使用。
具备平台日常的设备、服务、数据的状态监听功能。
前场安服人员，能够在系统的规下，更好的运营系统，最大限度的发挥平台的价值。
1.2网络空间安全数据采集系统建设安全数据采集能力建设是平台建设的基础，为大数据安全分析、安全态势呈现、通报预警、应急处置、等保管理、追踪溯源、威胁情报和指挥调度等业务模块提供数据资源。
安全数据采集能力建设主要包括以下容：1.流量采集与分配2.高级威胁监测与采集3.僵木蠕毒监测与采集4.云端威胁情报采集5.DDoS攻击监测与采集6.云安全监测与采集7.等级保护数据采集8.其他业务系统数据采集1.2.1流量采集与分配根据项目情况可采集城域网流量、重保单位出口流量、IDC机房流量、电子政务外网流量：重保单位出口流量：根据业务需要在重保单位出口进行全流量采集，采集的流量通过流量采集设备做全量的镜像流量分析和检测，并还原成标准化日志。
城域网流量：根据业务需要可在城域网出口进行流量抽样采集，采集的流量通过流量采集设备做全量的镜像流量分析和检测，并还原成标准化日志。
